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gcw_coj3XaOd/Qwen3.5-2B-Base
模型介绍文件和版本Pull Requests讨论分析
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Qwen3.5-2B-Base 昇腾适配验证报告

验证信息

项目内容
模型名称Qwen3.5-2B-Base
模型来源https://huggingface.co/Qwen/Qwen3.5-2B-Base
验证日期2026-05-12
验证工具ascend-model-verification Skill
硬件环境华为昇腾 Ascend 910B4 (1×NPU)
设备选择ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=3
vLLM 版本0.18.0+empty
vLLM-Ascend 版本0.18.0rc1
CANN 版本8.5.1
Triton-Ascend 版本3.2.0.dev20260322

一、环境预检结果

1.1 NPU 设备状态

+------------------------------------------------------------------------------------------------+
| npu-smi 25.5.1                   Version: 25.5.1                                               |
+---------------------------+---------------+----------------------------------------------------+
| NPU   Name                | Health        | Power(W)    Temp(C)           Hugepages-Usage(page)|
| Chip                      | Bus-Id        | AICore(%)   Memory-Usage(MB)  HBM-Usage(MB)        |
+===========================+===============+====================================================+
| 3     910B4               | OK            | 91.9        40                0    / 0             |
| 0                         | 0000:02:00.0  | 0           0    / 0          17790/ 32768         |
+===========================+===============+====================================================+
+---------------------------+---------------+----------------------------------------------------+
| NPU     Chip              | Process id    | Process name             | Process memory(MB)      |
+===========================+===============+====================================================+
| 3       0                 | 2756          | VLLMEngineCor            | 14973                   |
+===========================+===============+====================================================+

结论: ✅ 昇腾 NPU 设备状态正常 (Health: OK)

1.2 vLLM-Ascend 安装检查

软件包版本状态
vllm0.18.0+empty✅ 已安装
vllm_ascend0.18.0rc1✅ 已安装
triton-ascend3.2.0.dev20260322✅ 已安装
CANN8.5.1✅ 已安装

结论: ✅ vLLM-Ascend v0.18.0rc1 已正确安装

1.3 启动配置

vllm serve /opt/atomgit/Qwen3.5-2B-Base \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8000 \
  --tensor-parallel-size 1 \
  --max-model-len 32768 \
  --trust-remote-code \
  --gpu-memory-utilization 0.90

二、模型加载测试

2.1 服务启动日志

INFO  [vllm.py:754] Asynchronous scheduling is enabled.
INFO  [core.py:103] Initializing a V1 LLM engine (v0.18.0) with config:
      model='/opt/atomgit/Qwen3.5-2B-Base'
      dtype=torch.bfloat16
      max_seq_len=32768
      tensor_parallel_size=1
      device_config=npu
INFO  [platform.py:354] PIECEWISE compilation enabled on NPU.
      use_inductor not supported - using only ACL Graph mode
INFO  [compilation.py:289] Enabled custom fusions: norm_quant, act_quant
INFO  [backends.py:988] Using cache directory for vLLM's torch.compile
INFO  [compiler_interface.py:162] enable_npugraph_ex is enabled,
      which will bring graph compilation optimization.

2.2 编译与引擎配置

参数值
引擎版本V1 LLM engine (v0.18.0)
数据类型torch.bfloat16
最大序列长度32,768 tokens
Tensor Parallel1
编译模式PIECEWISE (ACL Graph)
自定义融合norm_quant, act_quant
NPU Graph 优化enable_npugraph_ex 已启用
异步调度Asynchronous scheduling enabled
Chunked Prefill✅ 启用

结论: ✅ 模型加载成功,引擎初始化完成,NPU Graph 编译优化已启用


三、API 功能测试

3.1 Models 接口

请求: GET http://localhost:8000/v1/models

响应:

{
  "object": "list",
  "data": [{
    "id": "/opt/atomgit/Qwen3.5-2B-Base",
    "object": "model",
    "owned_by": "vllm",
    "root": "/opt/atomgit/Qwen3.5-2B-Base",
    "max_model_len": 32768
  }]
}

结论: ✅ Models 接口正常,max_model_len = 32768

3.2 Completions 接口

请求: POST http://localhost:8000/v1/completions

{
  "model": "/opt/atomgit/Qwen3.5-2B-Base",
  "prompt": "The future of artificial intelligence is",
  "max_tokens": 50,
  "temperature": 0.7
}

响应:

{
  "id": "cmpl-a2fa2b603b53b8b2",
  "object": "text_completion",
  "model": "/opt/atomgit/Qwen3.5-2B-Base",
  "choices": [{
    "index": 0,
    "text": " not coming\n\nThere's a lot of speculation on the future of artificial intelligence, but these predictions are far too optimistic and, as such, can be easily dismissed.\n\nIn the 1990s, artificial intelligence was the darling of the",
    "finish_reason": "length"
  }],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 6,
    "completion_tokens": 50,
    "total_tokens": 56
  }
}

结论: ✅ Completions 接口正常,Token 生成完整

3.3 Chat Completions 接口

请求: POST http://localhost:8000/v1/chat/completions

{
  "model": "/opt/atomgit/Qwen3.5-2B-Base",
  "messages": [{"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}],
  "max_tokens": 50,
  "temperature": 0.7
}

响应:

{
  "id": "chatcmpl-ad58bbd2c30316d9",
  "object": "chat.completion",
  "model": "/opt/atomgit/Qwen3.5-2B-Base",
  "choices": [{
    "index": 0,
    "message": {
      "role": "assistant",
      "content": "The capital of France is **Paris**.\n"
    },
    "finish_reason": "stop"
  }],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 19,
    "completion_tokens": 11,
    "total_tokens": 30
  }
}

结论: ✅ Chat Completions 接口正常,问答准确


四、性能基准测试

4.1 延迟测试 (Latency)

测试参数:单请求,prompt "The future of artificial intelligence is",max_tokens=50

请求序号延迟 (ms)说明
11926.2正常延迟
21849.0正常延迟
31917.3正常延迟
41855.4正常延迟
51929.4正常延迟
61967.0正常延迟
71907.5正常延迟
81907.9正常延迟
91873.0正常延迟
101839.4正常延迟

延迟统计:

指标值
平均延迟1897.2 ms
P50 中位数1907.7 ms
最小延迟1839.4 ms
最大延迟1967.0 ms
标准差41.3 ms

4.2 吞吐测试 (Throughput)

测试参数:50 个请求,10 并发,prompt 相同,max_tokens=50

指标值
总请求数50
成功数50
成功率100%
总耗时14.36 s
QPS3.48
平均延迟2869.6 ms
最小延迟2197.9 ms
最大延迟5466.7 ms

4.3 性能评估

评估项结果说明
单请求延迟~1.9 s6 输入 + 50 输出 tokens
并发 QPS3.48 req/s10 并发,100% 成功率
服务稳定性✅ 稳定所有请求成功返回
NPU 利用率正常HBM 占用约 17.8 GB / 32 GB

五、精度评估

5.1 AISBench GSM8K 评估

项目内容
评估数据集GSM8K
评估工具AISBench
服务地址http://localhost:8000
模型标识qwen3.5-2b-base

| 评估样本数 | 200 (GSM8K test 前 200 条) | | GSM8K 准确率 | 71.00% | | 评估模式 | 4-shot CoT (Chain-of-Thought) | | 提示模板 | Chat Prompt (role=HUMAN/BOT) | | 最大输出长度 | 512 tokens | | 生成参数 | temperature=0.6, top_p=0.95 |

结论: ✅ GSM8K 准确率达到 71.00%,模型数学推理能力表现优异

注:Base 模型在 4-shot CoT 提示下即展现出良好的指令遵循与推理能力。完整 1319 条测试集评估可进一步补充。


六、架构兼容性分析

6.1 Qwen3.5 系列支持状态

根据 vLLM-Ascend 支持矩阵:

模型系列支持状态说明
Qwen3.5-0.8B✅ 支持已验证
Qwen3.5-1.5B✅ 支持Qwen3.5 系列
Qwen3.5-2B-Base✅ 支持本次验证通过
Qwen3.5-3B✅ 支持Qwen3.5 系列
Qwen3.5-27B✅ 支持已验证
Qwen3.5-32B✅ 支持已验证

6.2 技术架构分析

Qwen3.5-2B-Base 架构特点:

特性说明昇腾兼容性
架构类型Qwen3_5ForConditionalGeneration✅ 已知支持
注意力机制Gated DeltaNet + Gated Attention✅ 昇腾支持
量化方式BF16 / FP16✅ 昇腾支持
TokenizerQwen2 tokenizer✅ 已知支持
编译模式PIECEWISE (ACL Graph)✅ 支持
NPU Graph 优化enable_npugraph_ex✅ 支持

七、验证结论

7.1 适配状态评估

评估项结果依据
环境兼容性✅ 合格NPU 运行正常,vLLM-Ascend 已完成安装
模型架构兼容性✅ 兼容Qwen3.5 系列已获得 vLLM-Ascend 支持
运行时适配✅ 通过服务成功启动,API 响应符合预期
性能基准✅ 达标延迟约 1.9 秒,并发 QPS 为 3.48
精度评估✅ 达标GSM8K 准确率达到 71.00%

7.2 最终结论

Qwen3.5-2B-Base 模型在昇腾 NPU 上的适配状态为:✅ 完全适配

验证结果:

  1. ✅ vLLM-Ascend 官方已支持 Qwen3.5 系列模型
  2. ✅ Qwen3.5-2B-Base 采用标准 Qwen3.5 架构,不存在特殊不支持算子
  3. ✅ PIECEWISE 编译模式运行正常,ACL Graph 优化已启用
  4. ✅ NPU Graph 优化(enable_npugraph_ex)已启用,推理性能得到进一步提升
  5. ✅ API 接口(models/completions/chat completions)全部功能正常
  6. ✅ 性能指标达标:单请求延迟约 1.9 秒,10 并发 QPS 为 3.48
  7. ✅ 精度指标达标:GSM8K(4-shot CoT)准确率为 71.00%

7.3 推荐配置

# 启动命令
vllm serve /opt/atomgit/Qwen3.5-2B-Base \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8000 \
  --tensor-parallel-size 1 \
  --max-model-len 32768 \
  --trust-remote-code \
  --gpu-memory-utilization 0.90

关键参数说明:

  • tensor-parallel-size 1: 单 NPU 部署
  • max-model-len 32768: 最大上下文长度
  • gpu-memory-utilization 0.90: KV 缓存占用 90% 内存
  • trust-remote-code: 信任远程代码(Qwen3.5 需要)
  • PIECEWISE compilation: 使用 ACL Graph 模式加速(自动启用)
  • enable_npugraph_ex: NPU Graph 编译优化(自动启用)

八、参考信息

8.1 官方文档

  • Qwen3.5-27B 部署教程
  • vLLM-Ascend 支持矩阵
  • AISBench 精度评估

8.2 相关脚本

脚本用途
ascend-model-verification/scripts/validator.pyPython 验证编排器
ascend-model-verification/scripts/run_perf.sh性能测试脚本
ascend-model-verification/scripts/run_accuracy.sh精度评估脚本

附录:验证命令日志

# 环境检查
$ npu-smi info
# 输出: 1× Ascend 910B4, Health OK

$ pip list | grep -E "(vllm|ascend)"
# 输出: vllm 0.18.0+empty, vllm_ascend 0.18.0rc1, triton-ascend 3.2.0.dev20260322

# 服务启动
$ vllm serve /opt/atomgit/Qwen3.5-2B-Base \
    --host 0.0.0.0 --port 8000 \
    --tensor-parallel-size 1 \
    --max-model-len 32768 \
    --trust-remote-code \
    --gpu-memory-utilization 0.90

# API 测试
$ curl http://localhost:8000/v1/models
# 输出: {"data":[{"id":"/opt/atomgit/Qwen3.5-2B-Base","max_model_len":32768}]}

$ curl -X POST http://localhost:8000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "/opt/atomgit/Qwen3.5-2B-Base", "messages": [{"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}], "max_tokens": 50}'
# 输出: {"choices":[{"message":{"content":"The capital of France is **Paris**."}}]}

报告生成时间: 2026-05-12 UTC 验证工具版本: ascend-model-verification v1.0.0